如果你也在 怎样代写计算机网络Computer Networking CSEE4119这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。计算机网络Computer Networking是一组共享位于网络节点上或由网络节点提供的资源的计算机。这些计算机通过数字互连使用共同的通信协议来相互通信。这些互连是由电信网络技术组成的，基于物理有线、光学和无线射频方法，可以安排在各种网络拓扑结构中。
计算机网络Computer Networking的节点可以包括个人计算机、服务器、网络硬件或其他专用或通用的主机。它们由网络地址识别，也可以有主机名。主机名作为节点的记忆性标签，在最初分配后很少改变。网络地址用于通过通信协议（如互联网协议）来定位和识别节点。计算机网络可按许多标准进行分类，包括用于传输信号的传输介质、带宽、组织网络流量的通信协议、网络规模、拓扑结构、流量控制机制和组织意图。
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CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Performance of DHT Approximation
We investigate the convergence and running time of the two DHT approximation algorithms? Iterative-alg and Sampling-alg. Iterative-alg has one parameter (number of iterations $t$ ) and Sampling-alg has two parameters (maximum number of steps $s$ and number of random walks $c$ ). For Iterative-alg, we investigate its converging speed with respect to $t$. For Sampling-alg, we find when $c>600$, increasing $c$ hardly improves the obtained bounds. Thus, we set $c=600$ and investigate the converging speed of Sampling-alg with respect to $s$. ${ }^{* * }$ Intuitively, since we adopt an exponentially damping factor in the definition of DHT, the converging speed should be fast.** The results are shown inFigure $2.6$ with various $m$ values (the number of nodes that have the same event). For each $m$ value, we randomly select a node $v$ and a set $B$ of $m-1$ nodes and apply the two algorithms to estimate $\tilde{h}(v, B)$. This process is repeated 50 times and the averaged results are reported. As shown in Figure 2.6, both algorithms converge quickly after about five iterations. Note that Iterative-alg gives lower and upper bounds for $\tilde{h}$, while Sampling-alg gives bounds for an estimate of $\tilde{h}$, that is, $\overline{\tilde{h}}$. Comparing Figure 2.6a and b, one can find that the two algorithms converge to roughly the same values. It means empirically Sampling-alg provides a good estimation of $\tilde{h}$.
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考|Effectiveness on Synthetic Events
To evaluate the effectiveness of our measure, we generate synthetic events on the DBLP graph using the cascade model for influence spread (Kempe, Kleinberg, and Tardos, 2003): At first, a random set of 100 nodes is chosen as the initial $V_q$; then in each iteration nodes joining $V_q$ in the last iteration can activate each currently inactive neighbor with probability $p_{a c}$; we stop when $\left|V_q\right|>10000$. pac can be regarded as representing the level of participation in an event. Intuitively, higher $p_{a c}$ would lead to higher correlation. For all the following experiments, we report the significance estimates as the measure of SSC, that is, $\tilde{\rho}$ in Eq. ((2.8)). $\tilde{\rho}$ can be regarded as approximate $z$ scores. Higher scores mean higher (more significant) correlations, while a score close to 0 indicates that there is no correlation.
The results are shown in Figure 2.8. “Random” means we expand the initial 100 random nodes with randomly selected nodes from the remaining nodes in order to match the corresponding event sizes of cascade model. We can see as $p_{a c}$ increases, the curve of cascade model goes up, while that of “Random” remains around 0.
We further test the performance of gScore by adding noises to the earlier cascade model. $p_{a c}$ is set to $0.2$. Specifically, we break the correlation structure by relocating each black node to a random node in the remaining graph with probability $p_n$ (noise level). $p_n=1$ means all black nodes are randomly redistributed. We report results for different event sizes $(m)$, that is, spread levels.
计算机网络代写
CS代写|计算机网络代写Computer Networking代考| DHT逼近的性能
我们研究了两种DHT近似算法的收敛性和运行时间?迭代-alg和采样-alg。迭代-alg有一个参数(迭代次数$t$)，采样-alg有两个参数(最大步数$s$和随机行走次数$c$)。对于迭代alg，我们研究了它相对于$t$的收敛速度。对于Sampling-alg，我们发现当$c>600$时，增加$c$几乎不能改善得到的边界。因此，我们设置$c=600$并研究Sampling-alg相对于$s$的收敛速度。${ }^{* * }$直观地说，由于我们在DHT的定义中采用了指数阻尼因子，收敛速度应该很快。**结果如图$2.6$所示，其中包含不同的$m$值(具有相同事件的节点数量)。对于每个$m$值，我们随机选择一个节点$v$和一组$m-1$节点$B$，并应用这两种算法估计$\tilde{h}(v, B)$。这个过程重复50次，并报告平均结果。如图2.6所示，两种算法都在大约五次迭代后快速收敛。注意，迭代-alg给出了$\tilde{h}$的下限和上界，而采样-alg给出了$\tilde{h}$的估计边界，即$\overline{\tilde{h}}$。对比图2.6a和图2.6 b可以发现，两种算法收敛到大致相同的值。这意味着经验抽样-alg提供了$\tilde{h}$的良好估计
CS代写|计算机网络代写计算机网络代考|对合成事件的有效性
为了评估我们的度量的有效性，我们使用影响传播的级联模型在DBLP图上生成合成事件(Kempe, Kleinberg，和Tardos, 2003):首先，选择100个节点的随机集合作为初始$V_q$;然后在每次迭代中，最后一次迭代中加入$V_q$的节点可以以$p_{a c}$的概率激活每个当前不活动的邻居;当$\left|V_q\right|>10000$时我们停止。Pac可以被看作是代表对一项活动的参与程度。直观地说，更高的$p_{a c}$会导致更高的相关性。对于以下所有实验，我们报告显著性估计作为SSC的度量，即式((2.8))中的$\tilde{\rho}$。$\tilde{\rho}$可以看作是$z$的近似值。较高的分数意味着更高(更显著)的相关性，而接近0的分数表示没有相关性。结果如图2.8所示。“随机”是指我们从剩下的节点中随机选择节点来扩展最初的100个随机节点，以匹配级联模型对应的事件大小。我们可以看到，随着$p_{a c}$的增加，级联模型的曲线上升，而“Random”的曲线保持在0左右
我们进一步通过在早期级联模型中添加噪声来测试gScore的性能。$p_{a c}$设置为$0.2$。具体地说，我们通过将每个黑节点重新定位到剩余图中的一个随机节点(概率为$p_n$(噪声水平))来打破相关结构。$p_n=1$表示所有黑节点随机重新分布。我们报告不同事件大小的结果$(m)$，即传播级别。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支，研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富，各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
Matlab代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。
